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延伸拓展
详情介绍：标注员不只是人力叠加的工作，而是一种技术输出手段。在做标注员工作时需要有一款操作简单易用的标注员工具，这样才会更好的完成标注员任务需求。AI企业对于数据标注员是多样化的，任何场景下的任何事物都有可能成为标注员需求。拥有一个强大的标注员技术平台将会保证标注员质量的同时，提升整个标注员效率。随着智能系统的普及，深度学习和人工智能的不断崛起，让科学界看到了一切事物智能化的可能性。人工智能技术正被用来处理各类复杂的事情，然而要完成机器的智能化训练，需要依靠数量极为庞大的数据集。而这些数据在用于机器学习训练之前，需要先进行明确的标注员，机器只有通过学习大量已明确标注员名称的数据后，才能做到自主识别并进一步作决策。机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果常被用来做探索性的实验，是不可控的。而在实际产品应用中，通常使用的是有监督学习，即用有标注员的数据来作为先验经验。某种程度上讲，带有标注员的大量数据，就是机器学习的指导老师，每一个标注员的图像数据将会影响到最终的算法结果。数据标注员有许多类型，如分类、画框、注释、标记等等。在进行数据标注员之前，首先要对数据进行清洗，得到符合要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。常见的几种数据标注员类型有：分类标注员、标框标注员、区域标注员、描点标注员等，还有一些需要根据不同的需求进行不同的标注员。
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